{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 如何建立一个比较完整的用户画像\n",
    "\n",
    "### 1. 统一化\n",
    "用户具有唯一标识\n",
    "### 2. 标签化\n",
    "给用户打标签， 即用户画像\n",
    "### 3. 业务化\n",
    "将用户画像，指导业务关联"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 普通的电商网站来说，“用户消费行为分析”\n",
    "- 用户标签：它包括了性别，年龄，地域，收入，学历，职业等，包含了用户的基础属性\n",
    "- 消费标签：消费习惯，购买意向，是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯\n",
    "- 行为标签：时间段，频次，时长，访问路径。这些是通过分析用户的行为，来得到他们使用App的习惯\n",
    "- 内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时长，浏览次数多的内容进行分析，分析处用户对哪些内容感兴趣，比如金融，娱乐，教育，体育，时尚，科技等\n",
    "\n",
    "可以说， 用户画像是现实世界中的用户的数据建模，我们正式将海量的数据进行标签化， 来得到精准的用户画像，从而为企业更精准的解决问题。\n",
    "\n",
    "最后， 当你有了用户画像，可以为企业带来什么业务价值呢？ \n",
    "我们可以从用户的生命周期的三个阶段划分业务价值， 包括： 获客，粘客和留客\n",
    "1. 获客： 如何进行拉新，通过更精准的营销来获取客户\n",
    "2. 粘客： 个性化推荐，搜索排序，场景运营等\n",
    "3. 留客： 流失率预测，分析关键节点降低流失率\n",
    "\n",
    "总之一句话，学会用大数据的思维来进行企业管理，市场运营和拓展"
   ]
  },
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   "source": []
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 "metadata": {
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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  "language_info": {
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